论文中数据分析的计量软件有哪些

Ⅰ 常见的数据分析软件有哪些

好的数据分析工具可以让数据分析事半功倍，更容易处理数据。分析一下市面上流行的四款大数据分析软件:
一、Excel
Excel使用人群众多是新手入门级数据分析工具，也是最基本的数据分析工具之一。Excel主要学习使用常用函数、快捷键操作、基本图表制作、数据透视表等。Excel具有多种强大的功能，可以满足大多数数据分析工作的需要。而且Excel提供了相当友好的操作界面，对于有基本统计理论的用户来说更容易上手。
二、SQL软件
SQL是一种数据库语言，它具有数据操作和数据定义功能，交互性强，能给用户带来很大方便。SQL专注于Select、聚合函数和条件查询。关联库是目前应用较广的数据库管理系统，技术较为成熟。这类数据库包括mysql.SQLServer.Oracle.Sybase.DB2等等。
SQL作为一种操作命令集，以其丰富的功能受到业界的广泛欢迎，成为提高数据库运行效率的保证。SQLServer数据库的应用可以有效提高数据请求和返回速度，有效处理复杂任务，是提高工作效率的关键。
三、Python软件
Python提供了能够简单有效地对对象进行编程的高级数据结构。Python语法和动态类型，以及解释性语言的本质，使它成为大多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，并可用于可定制软件中的扩展程序语言。丰富的Python标准库提供了源代码或机器代码，适用于各种主要系统平台。Python有极其简单的解释文档，所以更容易上手。
四、BI工具
BI工具是商业智能(Busines Inteligence)分析工具的英文缩写。它是一个完整的大数据分析解决方案，可以有效地整合企业中现有的数据，快速准确地提供报表和帮助领导作出决策的数据依据，帮助企业做出明智的业务决策。BI工具是根据数据分析过程设计的。首先是数据处理，数据清理，然后是数据建模，最后是数据可视化，用图表识别问题，影响决策。
在思迈特软件Smartbi的例子中，Smartbi以工作流的形式为库表提取数据模型的语义，通过可视化工具来处理数据，使其成为具有语义一致性和完整性的数据模型；它也增强了自助式数据集建立数据模型的能力。该系统支持的数据预处理方法有：采样、分解、过滤与映射、列选择、空值处理、合并列、合并行、元数据编辑、线选择、重复值清除、排序等等。
它能通过表格填写实现数据采集和补录，并能对数据源进行预先整合和处理，通过简单的拖放产生各种可视图。同时，提供了丰富的图标组件，可实时显示相关信息，便于利益相关者对整个企业进行评估。
目前市场上的大数据分析软件很多，如何选择取决于企业自身的需求。因此，企业在购买数据分析软件之前，首先要了解企业数据分析的目的是什么。假如你是数据分析的新手，对需求了解不多，不妨多试试BI工具，BI工具在新手数据分析方面还是比较有优势的。

Ⅱ 做数据分析，比较好用的软件有哪些

虽然数据分析的工具千万种，综合起来万变不离其宗。无非是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等几个方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到频率最高的数据分析工具。

• Python

Python，是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。

常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。

• R软件

R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。它可以提供一些集成的统计工具，但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数，从而使使用者能灵活机动的进行数据分析，甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。

• SPSS

SPSS是世界上最早的统计分析软件，具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能，能够读取及输出多种格式的文件。

• Excel

可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。


• SAS软件

SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程，几乎囊括了所有最新分析方法，其分析技术先进，可靠。分析方法的实现通过过程调用完成。许多过程同时提供了多种算法和选项。

Ⅲ 数据分析软件有哪些

数据分析软件有Excel、SAS、R、SPSS、Tableau Software。

1、Excel

为Excel微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。

5、Tableau Software

Tableau Software用来快速分析、可视化并分享信息。Tableau Desktop 是基于斯坦福大学突破性技术的软件应用程序。它可以以在几分钟内生成美观的图表、坐标图、仪表盘与报告。

Ⅳ 数据分析工具软件有哪些

数据分析工具靠不靠谱，来试试Smartbi

Excel也存在一些问题，长期困扰一线业务用户：

1.首先是性能问题。对于大数据量，Excel处理起来很慢，甚至超过100万行，就完全不支持。

2.数据获取的过程麻烦。特别是周期性的数据获取，每次都要找IT人员帮忙，再粘贴到excel中去。

3.共享的安全性和便利性问题。用户大都是把Excel文件通过邮件或即时通讯软件共享。首先，文件满天飞，不好管理；其次，权限不好控制，没法做到只共享分析结果，而不共享明细数据；最后，数据没法做到每个人的数据不同，根据用户权限动态更新数据。

Smartbi Excel分析就是面向Excel用户的数据分析工具，它结合了Excel的优点，解决了Excel的问题，真正做到赋能企业一线业务用户，让人人都是自助分析师，促进企业的全民数字化运营。


Smartbi Excel分析的功能亮点

1.支持Excel直连数据库，数据准备自己搞定

2.支持使用Excel计算公式对线上线下数据做联合分析

3.支持使用Excel图形、数据透视表来分析和展现数据

4.支持模板和数据分离，重用分析模板，动态更新数据

5.支持对Excel中的数据进行二次加工，告别依赖于IT人员处理的困境

6.支持超大数据量处理，支持在个人Excel端运算，也支持在服务器（集群）运算

7.支持全面的权限管控，提供细粒度的权限控制，精确控制每一个用户的数据权限

思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。

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Ⅳ 比较好的数据分析软件有哪些

数据分析软件有很多。只要是满足自己需求的都是最好的。大数据分析工具在数据收集、数据管理上也要有一些要求。


例如可以的可以提供高级的数据分析算法以及数据模型的分析，不仅仅可以进行结构化数据的分析，也可以进行非结构化数据的分析，还有集成算法和数据挖掘等功能，这些都是大数据分析工具必须要包含的一些功能。

不同的软件提供商对于数据的算法或者一些支持的方式也会有一些不同，企业也要考量哪些是最适合自己使用的，技术不是复杂越好。

这里我建议可以了解一下思迈特软件Smartbi的数据分析软件，思迈特软件Smartbi大数据分析产品融合BI定义的所有阶段，对接各种业务数据库、数据仓库和大数据分析平台，进行加工处理、分析挖掘和可视化展现。

满足所有用户的各种数据分析应用需求，如大数据分析、可视化分析、探索式分析、复杂报表、应用分享等等。


广州思迈特软件Smartbi有限公司致力于为客户提供一站式商业智能BI解决方案，通过思迈特软件Smartbi产品为客户提供企业报表、数据可视化、自助分析、数据挖掘等成熟功能 。

Ⅵ 数据统计分析软件有哪些

1、Excel

为Excel微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。

2、SAS

SAS由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。SAS提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程，几乎囊括了所有最新分析方法。

3、R

R拥有一套完整的数据处理、计算和制图功能。可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能。

4、SPSS

SPSS除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。

5、Tableau Software

Tableau Software用来快速分析、可视化并分享信息。Tableau Desktop 是基于斯坦福大学突破性技术的软件应用程序。它可以以在几分钟内生成美观的图表、坐标图、仪表盘与报告。

Ⅶ 好用的数据分析软件有哪些

1、思迈特软件Smartbi专注于商业智能(BI)、数据分析软件产品与服务。

2、数据处理工具：Excel。数据分析师，在有些公司也会有数据产品经理、数据挖掘工程师等等。他们最初级最主要的工具就是Excel。有些公司也会涉及到像Visio，Xmind、PPT等设计图标数据分析方面的高级技巧。

3、数据库：MySQL。Excel如果能够玩的很转，能胜任一部分数据量不是很大的公司。但是基于Excel处理数据能力有限，如果想胜任中型的互联网公司中数据分析岗位还是比较困难。因此需要学会数据库技术，一般Mysql。

4、数据可视化：Tableau & 思迈特软件。如果说前面2条是数据处理的技术，那么在如今“颜值为王”的现在，如何将数据展现得更好看，让别人更愿意看，这也是一个技术活。

5、大数据分析：SPSS & Python& HiveSQL 等。如果说Excel是“轻数据处理工具”，Mysql是“中型数据处理工具”那么，大数据分析，涉及的面就非常广泛，技术点涉及的也比较多。这也就是为什么目前互联网公司年薪百万重金难求大数据分析师的原因。

数据分析软件靠不靠谱，来试试Smartbi,思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。

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Ⅷ 数据分析软件有哪些

数据分析软件有很多种，每一种都适合不同类型的人员。
简单说：
Excel：普遍适用，既有基础，又有中高级。中级一般用Excel透视表，高级的用Excel VBA。
hihidata：比较小众的数据分析工具。三分钟就可以学会直接上手。无需下载安装，直接在线就可以使用。
SPSS：专业统计软件，没有统计功底很难用的。同时包含了数据挖掘等高大功能。
SAS：专业统计软件，专业人士用的，不懂编程还是不要碰了。
MARLAB：建立统计与数学模型，但是比较难学，很难上手。
Eview：比较小众，建立一些经济类的模型还是很有用的。计量经济学中经常用到。
各种BI与报表工具：FineBI，FineReport，tableau，QlikView等。